# 导包
# 线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd


df = pd.read_csv('height_weight_10k.csv')
# print(df.columns,type(df))


# 1.准备数据(特征值、目标值)
x = df.iloc[:, 0].values.reshape(-1,1)
y = df.iloc[:, 1].values

print(x,y,type(x))
# 每一条样本数据的特征值

# y = [56.3, 60.6, 65.1, 68.5, 75.0]    # 每一条样本数据的目标值
#
# 2.机器学习
# 2.1模型构建
model = LinearRegression(fit_intercept=True)

# 2.2 使用训练集进行模型训练
model.fit(x, y)

# 2.3 使用训练好的模型进行预测
# 准备预测数据
x_data = [[160]]
result = model.predict(x_data)
print(f"经过模型预测得到的结果为：{result}")